実用的な量子コンピューティングに向けた一歩として、MIT、Googleなどの研究者は、量子チップが従来のコンピューターでは不可能な複雑な計算を正確に実行したことを検証できるシステムを設計しました。

量子チップは、「キュービット」と呼ばれる量子ビットを使用して計算を実行します。これは、古典的なバイナリビットに対応する0つの状態（1またはXNUMX）、または両方の状態の「量子重ね合わせ」を同時に表すことができます。 独自の重ね合わせ状態により、量子コンピューターは、従来のコンピューターでは事実上不可能な問題を解決できるようになり、他のアプリケーションの中でも、材料設計、創薬、機械学習の飛躍的な進歩に拍車をかける可能性があります。

実物大の量子コンピューターは何百万もの量子ビットを必要としますが、それはまだ実現可能ではありません。 過去数年間で、研究者は約50から100キュービットを含む「ノイズの多い中規模量子」（NISQ）チップの開発を開始しました。 これは、「量子超越性」を実証するのに十分です。つまり、NISQチップは、従来のコンピューターでは扱いにくい特定のアルゴリズムを解決できます。 ただし、チップが期待どおりに動作したことを確認すると、非常に非効率になる可能性があります。 チップの出力は完全にランダムに見える可能性があるため、すべてが計画どおりに進んだかどうかを判断するための手順をシミュレートするのに長い時間がかかります。

本日発表された論文 自然物理学、研究者は、NISQチップがすべての正しい量子操作を実行したことを効率的に検証するための新しいプロトコルについて説明しています。 彼らは、カスタム量子フォトニックチップ上で実行される悪名高い難しい量子問題でプロトコルを検証しました。

「産業界と学界の急速な進歩により、従来の機械よりも優れた性能を発揮できる量子機械の先端に到達するにつれて、量子検証のタスクはタイムクリティカルになります」と、電気工学およびコンピューターサイエンス学部のポストドクである筆頭著者のJacquesCarolanは述べています。 EECS）および電子工学研究所（RLE）。 「私たちの技術は、幅広いクラスの量子システムを検証するための重要なツールを提供します。 量子チップを構築するために数十億ドルを投資するなら、それは確かに何か面白いことをするほうがよいからです。」

論文でCarolanに加わっているのは、MITのEECSとRLEの研究者、およびGoogle Quantum AI研究所、Elenion Technologies、Lightmatter、ZapataComputingの研究者です。  

分割統治

研究者の研究は本質的に、量子回路によって生成された出力量子状態を既知の入力状態にまでさかのぼります。 そうすることで、出力を生成するために入力に対して実行された回路操作が明らかになります。 これらの操作は、研究者がプログラムしたものと常に一致する必要があります。 そうでない場合、研究者はその情報を使用して、チップのどこで問題が発生したかを特定できます。

「変分量子アンサンプリング」と呼ばれる新しいプロトコルの中核には、出力量子状態をチャンクに分割する「分割統治」アプローチがあります。 「非常に長い時間がかかるXNUMX回のショットですべてを実行するのではなく、このスクランブル解除をレイヤーごとに実行します。 これにより、問題を分割して、より効率的な方法で問題に取り組むことができます」とCarolan氏は言います。

このために、研究者は、計算の多くの層を通じて問題を解決するニューラルネットワークからインスピレーションを得て、各層が一連の量子操作を表す新しい「量子ニューラルネットワーク」（QNN）を構築しました。

QNNを実行するために、彼らは従来のシリコン製造技術を使用して、2を超える制御パラメーター（光子経路の操作を容易にする調整可能な回路コンポーネント）を備えた5x170ミリメートルのNISQチップを構築しました。 光子のペアは、外部コンポーネントから特定の波長で生成され、チップに注入されます。 光子は、チップの位相シフター（光子の経路を変更する）を通過して相互に干渉します。 これにより、ランダムな量子出力状態が生成されます。これは、計算中に何が起こるかを表します。 出力は、外部光検出器センサーのアレイによって測定されます。

その出力はQNNに送信されます。 最初のレイヤーは、複雑な最適化手法を使用してノイズの多い出力を掘り下げ、スクランブルされたすべての光子の中から単一の光子のシグネチャを特定します。 次に、グループからその単一の光子を「スクランブル解除」して、どの回路操作がそれを既知の入力状態に戻すかを識別します。 これらの操作は、タスクの回路固有の設計と正確に一致する必要があります。 後続のすべてのレイヤーは、すべてのフォトンがスクランブル解除されるまで、同じ計算を実行します。つまり、以前にスクランブルされていないフォトンを方程式から削除します。

例として、プロセッサに供給されるキュービットの入力状態がすべてゼロだったとします。 NISQチップは、キュービットに対して一連の操作を実行して、出力として、一見ランダムに変化する大量の数値を生成します。 （出力数は、量子重ね合わせであるため、常に変化します。）QNNは、その膨大な数のチャンクを選択します。 次に、レイヤーごとに、各キュービットを入力状態のゼロに戻す操作を決定します。 当初の計画された操作と異なる操作がある場合は、問題が発生しています。 研究者は、期待される出力と入力状態の間の不一致を検査し、その情報を使用して回路設計を微調整できます。

ボソンの「アンサンプリング」

実験では、チームは「ボソンサンプリング」と呼ばれる量子超越性を実証するために使用される一般的な計算タスクを正常に実行しました。これは通常、フォトニックチップで実行されます。 この演習では、移相器とその他の光学部品が、入力光子のセットを操作して、出力光子の異なる量子重ね合わせに変換します。 最終的に、タスクは、特定の入力状態が特定の出力状態と一致する確率を計算することです。 これは基本的に、ある確率分布からのサンプルになります。

しかし、光子の動作が予測できないため、従来のコンピューターでこれらのサンプルを計算することはほぼ不可能です。 NISQチップはそれらをかなり迅速に計算できると理論づけられています。 ただし、これまでは、NISQの操作とタスク自体が複雑であるため、これをすばやく簡単に確認する方法はありませんでした。

「これらのチップに量子計算能力を与えるのとまったく同じ特性により、検証がほぼ不可能になります」とCarolan氏は言います。

実験では、研究者は、カスタムNISQチップでボソンサンプリングの問題を通過したXNUMXつの光子を「アンサンプリング」することができました。これは、従来の検証アプローチをわずかな時間で行うことができます。

「これは、非線形量子ニューラルネットワークを使用してブラックボックスによって実行される未知の単一操作を学習する優れた論文です」と、ヨーク大学の量子技術を専門とするコンピューターサイエンスの教授であるStefanoPirandolaは述べています。 「このスキームは、量子回路によって（たとえば、NISQプロセッサによって）実行される実際のゲートを検証するのに非常に役立つ可能性があることは明らかです。 この観点から、このスキームは将来の量子エンジニアにとって重要なベンチマークツールとして機能します。 このアイデアは、フォトニック量子チップに著しく実装されました。」

この手法は量子検証を目的として設計されているが、有用な物理的特性を捕捉するのにも役立つ可能性があるとカロラン氏は言う。 たとえば、特定の分子は励起されると振動し、その振動に基づいて光子を放出します。 キャロラン氏によると、これらの光子をフォトニックチップに注入することで、スクランブル解除技術を使用して、
それらの分子の量子力学を利用して、生物工学の分子設計を支援します。 また、乱流の空間や物質を通過することでノイズが蓄積された量子情報を運ぶ光子のスクランブルを解除するためにも使用できる可能性があります。  

「夢は、これを現実世界の興味深い問題に適用することです」とCarolan氏は言います。